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神经网络事件抽取技术综述

作者:秦彦霞; 张民; 郑德权事件抽取信息抽取神经网络自动构建特征

摘要:事件抽取是信息抽取领域一个重要研究方向,对信息检索、自动问答、舆情分析等领域均有很高的应用价值。传统事件抽取方法大多采用人工构建的方式进行特征表示,并通过分类模型进行事件触发词分类和论元角色识别。近年来,神经网络方法在图像分类、语音识别和自然语言处理等领域展现了突出的效果。神经网络方法的优势在于能够自动学习构建特征,从而避免了繁琐的特征工程。本文将对神经网络事件抽取技术进行系统论述,并展望未来的研究方向。

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智能计算机与应用

《智能计算机与应用》(CN:23-1573/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《智能计算机与应用》定位为“以学术和技术为主,兼顾应用”的学术期刊。本刊密切关注以计算机应用和学术研究为优秀的历史沿革、现状热点及发展趋势,也可集成计算机技术、方法和理论在通信、网络、自动控制等当代热门技术领域的先进应用成果,致力于打造展现计算机技术在多领域、多视角的学术和技术成果、切磋计算机应用经验的期刊交流平台。

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